IMAGE: DANNCE est un nouvel outil qui peut utiliser plusieurs enregistrements vidéo d’un animal dans un environnement complexe (en haut) pour déterminer la pose 3D complète Inférieur: exemple
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Les animaux bougent et se comportent constamment en réponse aux instructions du cerveau Mais s’il existe des techniques avancées pour mesurer ces instructions en termes d’activité neuronale, il existe peu de techniques pour quantifier le comportement lui-même chez les animaux en mouvement libre. Cette incapacité à mesurer la production clé du cerveau limite notre compréhension du système nerveux et de son évolution dans la maladie.

Une nouvelle étude menée par des chercheurs de l’Université Duke et de l’Université Harvard présente un outil automatisé qui peut facilement capturer le comportement d’animaux se comportant librement et reconstruire avec précision leur pose tridimensionnelle (3D) à partir d’une seule caméra vidéo et sans marqueurs.

L’étude du 19 avril sur les méthodes de la nature dirigée par Timothy W Dunn, professeur adjoint, Duke University, et Jesse D Marshall, chercheur postdoctoral, Université Harvard, décrit un nouveau réseau de neurones profonds 3D, DANNCE (3-Dimensional Aligned Neural Network for Computational Ethology) L’étude fait suite à l’étude de l’équipe en 2020 dans Neuron qui a révélé le système révolutionnaire de surveillance comportementale, CAPTURE (Continuous Appendicular and Postural Tracking using Retroreflector Embedding), qui utilise la capture de mouvement et l’apprentissage en profondeur pour suivre en continu les mouvements 3D d’animaux au comportement libre CAPTURE a donné une description détaillée sans précédent du comportement des animaux Cependant, il fallait utiliser du matériel spécialisé et attacher des marqueurs aux animaux, ce qui en faisait un défi à utiliser

« Avec DANNCE, nous supprimons cette exigence », a déclaré Dunn « DANNCE peut apprendre à suivre les parties du corps même lorsqu’elles ne peuvent pas être vues, ce qui augmente les types d’environnements dans lesquels la technique peut être utilisée. Nous avons besoin de cette invariance et de cette flexibilité pour mesurer les mouvements dans des environnements naturalistes plus susceptibles de susciter le répertoire comportemental complet et complexe de ces animaux. »

DANNCE travaille sur un large éventail d’espèces et est reproductible dans les laboratoires et les environnements, garantissant ainsi un large impact sur les études comportementales animales – et même humaines. Il dispose d’un réseau neuronal spécialisé adapté au suivi des poses 3D à partir de la vidéo Un aspect clé est que son espace de fonctionnalités 3D est en unités physiques (mètres) plutôt qu’en pixels de caméra Cela permet à l’outil de généraliser plus facilement à travers différents agencements de caméras et laboratoires En revanche, les approches précédentes du suivi de pose 3D utilisaient des réseaux de neurones conçus pour la détection de pose en deux dimensions (2D), qui avaient du mal à s’adapter facilement aux nouveaux points de vue 3D.

« Nous avons comparé DANNCE à d’autres réseaux conçus pour effectuer des tâches similaires et avons constaté que DANNCE les surpassait », a déclaré Marshall

Pour prédire les points de repère sur le corps d’un animal, DANNCE nécessitait un grand ensemble de données d’entraînement, qui au départ semblait intimidant à collecter. «Les réseaux de neurones profonds peuvent être incroyablement puissants, mais ils sont très gourmands en données», a déclaré l’auteur principal Bence Ölveczky, professeur au Département de biologie organique et évolutive de l’Université Harvard. «Nous avons réalisé que CAPTURE génère exactement le type de données d’entraînement riches et de haute qualité dont ces petits cerveaux artificiels ont besoin pour faire leur magie. »

Les chercheurs ont utilisé CAPTURE pour collecter sept millions d’exemples d’images et de points clés 3D étiquetés chez des rats à partir de 30 vues de caméras différentes. « Cela a fonctionné immédiatement sur les nouveaux rats, même ceux qui ne portent pas les marqueurs », a déclaré Marshall « Nous avons été vraiment excités quand nous avons découvert qu’il pouvait également suivre des souris avec juste quelques exemples supplémentaires. »

À la suite de la découverte, l’équipe a collaboré avec plusieurs groupes de l’Université Duke, du MIT, de l’Université Rockefeller et de l’Université Columbia pour démontrer la généralité de DANNCE dans divers environnements et espèces, y compris les marmousets, les mésanges et les ratons à mesure qu’ils grandissent et se développent.

« Ce qui est remarquable, c’est que ce petit réseau a maintenant ses propres secrets et peut déduire les mouvements précis des animaux sur lesquels il n’a pas été entraîné, même lorsque de grandes parties de leur corps sont cachées à la vue », a déclaré Ölveczky

L’étude met en évidence certaines des applications de DANNCE qui permettent aux chercheurs d’examiner la microstructure du comportement animal bien au-delà de ce qui est actuellement possible avec l’observation humaine Les chercheurs montrent que DANNCE peut extraire des «  empreintes digitales  » individuelles décrivant la cinématique des différents comportements des souris Ces empreintes digitales devraient permettre aux chercheurs d’obtenir des définitions normalisées des comportements qui peuvent être utilisées pour améliorer la reproductibilité dans les laboratoires. Ils démontrent également la capacité à suivre attentivement l’émergence des comportements au fil du temps, ouvrant de nouvelles voies dans l’étude du neurodéveloppement.

La mesure des mouvements dans les modèles animaux de maladies est d’une importance cruciale pour les programmes de recherche fondamentale et clinique et DANNCE peut être facilement appliqué aux deux domaines, accélérant ainsi les progrès dans tous les domaines. Un financement partiel pour CAPTURE et DANNCE a été fourni par le NIH et la Simons Foundation Autism Research Initiative (SFARI) et les chercheurs notent la valeur de ces outils pour les études liées à l’autisme et à la motricité, à la fois sur des modèles animaux et chez l’homme.

« Parce que nous avons eu une très faible capacité à quantifier rigoureusement les mouvements et les mouvements chez les humains, cela nous a empêché de séparer les troubles du mouvement en sous-types spécialisés qui pourraient potentiellement avoir différents mécanismes et remèdes sous-jacents. Je pense que tout domaine dans lequel les gens ont remarqué mais n’ont pas été en mesure de quantifier les effets sur leur population verra de grands avantages à appliquer cette technologie « , a déclaré Dunn

Les chercheurs ont ouvert l’outil et il est déjà utilisé dans d’autres laboratoires À l’avenir, ils prévoient d’appliquer le système à plusieurs animaux en interaction « DANNCE change la donne pour étudier le comportement des animaux en mouvement libre », a déclaré Marshall «Pour la première fois, nous pouvons suivre la cinématique réelle en 3D et apprendre avec des détails sans précédent ce que font les animaux Ces approches seront de plus en plus essentielles dans notre quête pour comprendre le fonctionnement du cerveau »

Financement partiel fourni par la subvention NIH R01 R01GM136972 et la Simons Foundation Autism Research Initiative (SFARI)

Timothy W Dunn, Jesse D Marshall, Kyle S Severson, Diego E Aldarondo, David GC Hildebrand, Selmaan N Chettih, William L Wang, Amanda J Gellis, David E Carlson, Dmitriy Aronov, Winrich A Freiwald, Fan Wang, Bence P Ölveczky 2021 L’apprentissage en profondeur géométrique permet le profilage cinématique 3D à travers les espèces et les environnements Méthodes de la nature DOI: 101038 / s41592-021-01106-6

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Research, Harvard University

Actualités – GB – Un réseau neuronal profond en 3D reconstitue avec précision les mouvements d’animaux à comportement libre
Titre associé :
– Le 3D deep neural le réseau reconstruit avec précision les mouvements des animaux au comportement libre &

Source: https://www.eurekalert.org/pub_releases/2021-04/hudo-3dn041321.php

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